2次元ヒストグラム
Contents
4. 2次元ヒストグラム¶
4.1. 概要¶
4.2. Plotlyによる作図方法¶
4.3. MADB Labを用いた作図例¶
4.3.1. 下準備¶
import pandas as pd
import plotly.express as px
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/episodes.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
# 連載週数の最小値
MIN_WEEKS = 5
def show_fig(fig):
"""Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show(renderer=RENDERER)
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
4.3.2. 作品別の平均掲載位置と連載週数¶
df_plot = \
df.groupby('cname')['pageStartPosition'].\
agg(['count', 'mean']).reset_index()
df_plot.columns = ['cname', 'weeks', 'position']
df_plot = \
df_plot[df_plot['weeks'] >= MIN_WEEKS].reset_index(drop=True)
fig = px.density_heatmap(
df_plot, x='position', y='weeks')
show_fig(fig)
fig.update_yaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)
4.3.3. 雑誌別・作品別の平均掲載位置と連載週数¶
df_plot = \
df.groupby(['mcname', 'cname'])['pageStartPosition'].\
agg(['count', 'mean']).reset_index()
df_plot.columns = \
['mcname', 'cname', 'weeks', 'position']
df_plot = df_plot.sort_values(
'mcname', ignore_index=True)
df_plot = \
df_plot[df_plot['weeks'] >= MIN_WEEKS].reset_index(drop=True)
fig = px.density_heatmap(
df_plot, x='position', y='weeks',
facet_col='mcname',
facet_col_wrap=2)
fig.for_each_annotation(
lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1]))
fig.update_yaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)